基于力估计与切换控制的六足机器人三边遥操作

传统三边遥操作系统的力传感器对主从端交互力进行测量时局限性较大,且在共享权重切换时易导致系统不稳定,本文设计基于力估计与权重切换控制的六足机器人三边遥操作控制架构。针对系统各端口交互力信息缺失的问题,设计一种非线性交互力估计器,实现对各端口间交互力的实时估计。聚焦双操作者控制权重动态调整过整中的柔顺切换问题,本文基于共享控制策略,设计权重因子自适应切换算法。为保证所提出系统的稳定性及透明度,融合力估计器及权重切换算法,设计遥操作系统的控制器。通过力反馈设备分别和Vortex与ElSpider六足机器人搭建半物理仿真平台与实物实验平台,对本文提出控制方法进行验证。相对于传统三边遥操作,实验表明在平坦地形下速度跟踪性提高了45.12%,力跟踪提高了64.71%;在崎岖地形下速度跟踪提高了39.02%,力跟踪提高了29.41%。

基于变波阻抗控制策略的六足机器人双边遥操作

针对变时延条件下六足机器人行进任务中的跟踪性较差问题,本文提出了一种基于波阻抗在线补偿策略的六足机器人双边遥操作控制方法。该策略以四通道控制架构为基础,采用时延预估器对通信时延进行预估,并设计波阻抗在线调整规则,以此提高系统的跟踪性。同时结合时域无源性控制方法,对通信环节与环境端潜在的有源性进行二次补偿,保证系统的绝对无源,利用Llewellyn准则设计主从端的控制律参数。搭建基于Vortex半物理仿真实验平台与实物实验平台对本文所提出的方法进行验证。实验结果表明变波阻抗控制结合时域无源性控制可以保证系统的无源性,相对于传统双边遥操作速度跟踪性提高了84.3%,力波动范围降低了84.7%。

基于驾驶员模型的六足机器人自主/协同决策

重载六足机器人在野外地形环境移动作业时的决策智能水平亟待提高。然而,当机器人在尚未形成合理的决策结构层次时,直接采用其与环境进行交互方式进行常规的强化学习训练,将导致机器人的行为决策过于发散。因此,本文首先利用一种符合驾驶员决策逻辑的分步训练神经网络,得到驾驶员的决策经验模型,使机器人快速形成自主决策智能。此外,为融合人机决策优势,本文基于合作博弈理论,提出一种消除人机协同决策指令冲突的方法。搭建面向重载六足机器人人机协同决策的半物理仿真实验系统,开展实验的结果表明,机器人通过学习驾驶员先验模型和自主训练,其决策效果可接近驾驶员决策水平,同时人机协同决策指令可有效弥补单智能体决策指令的缺陷,在规则沟壑地形下协同决策指令的碰撞率指标优于驾驶员单智能体指令23.8%,障碍地形下协同决策指令的能量消耗指标优于机器自主单智能体指令34.1%。

狭窄空间的位姿辅助点TEB无人车导航方法

针对无人车在狭窄空间环境中采用传统时间弹性带(TEB)算法通过率低下以及速度突变的问题,提出一种位姿辅助点TEB算法(PAP-TEB)。通过在狭窄空间两侧添加位姿辅助点,调用定点规划算法,提高狭窄空间环境的通过率;其次,利用速度插补控制和S形速度规划分别优化自主导航和定点导航的输出速度,保证输出曲线的平滑和导航过程的稳定性;最后,通过无人车操作系统的对比仿真测试,以及两轮差速无人车实验对PAP-TEB算法进行性能验证。结果表明,在55 cm的狭窄通道场景下,PAP-TEB算法的通过率提升约50%;在穿门实验中,PAP-TEB算法相较于传统TEB算法的通过率提升超过20%,并且宽度越小,提升效果越明显,且无人车速度曲线波动较小,能够实现无人车的平稳运动。

德系西门塔尔牛级进杂交效果初探

本研究的目标是在西门塔尔牛杂交群体中引入德系西门塔尔牛作为父本,通过级进杂交试验探究不同代次后代的综合效益。笔者通过多项性能测定,包括生长性能、屠宰性能和产乳性能,系统性地评估了这一杂交肉牛改良项目的效果。通过对不同性能指标的全面测定和分析,本研究初步探究了德系西门塔尔牛与本地母牛的杂交效果,发现F3代在综合效益方面具有显著优势。这一研究为吉林省肉牛改良提供了科学依据,为肉牛产业的发展和提高提供了有力的支持,具有重要的理论和实践意义。未来,笔者将继续深入研究,以进一步优化肉牛改良策略,推动肉牛产业的可持续发展。

一种基于变权重的六足机器人共享遥操作控制

针对复杂地形环境下的六足机器人步行操作任务,提出一种兼顾机器人行走效率以及稳定裕度的协同调控策略。该策略以现有的速度-位姿协同遥操作构架为基础,融入了共享控制策略,改善系统的操作性和协调性。该方法通过引入优势因子作为主端操作者对机器人的速度层与位姿层操作子系统的控制权重,通过以稳定裕度为输入的模糊推理器求出优势因子,将优势因子引入主从端控制器,主端机器人通过产生触觉力引导操作者进行控制指令的迭代。通过Vortex半物理仿真平台和操作手柄搭建的实验平台对本方法进行验证,并与传统的协同操控方式对比。实验结果表明,通过本策略对六足机器人进行操作能够在保证稳定裕度的同时合理地对机器人速度与位姿进行调控。

玄武岩纤维加筋膨胀土三轴试验研究

选取玄武岩纤维作为加筋材料,将3种不同百分比(0.2%、0.4%和0.6%)的玄武岩纤维分别掺入到膨胀土中配制试样。进行固结不排水三轴试验(CU),研究纤维加筋膨胀土在不同纤维掺量、不同围压下的应力应变特性和加筋效果。结果表明,加筋膨胀土的应力—应变曲线均呈应变硬化特征;随着围压的升高,加筋膨胀土的主应力差逐渐增大,加筋作用越好;在相同围压下,加筋膨胀土的主应力差随纤维掺量的增加呈先升高后降低的趋势,在纤维掺量为0.4%左右时达到最大值,相应的加筋效果系数也最大。加筋使膨胀土的内摩擦角变化不大,而粘聚力则有明显提高。

基于模糊推理的复杂地形下六足机器人步态辅助决策方法

目前载人六足机器人驾驶员在复杂地形下步态决策完全依赖主观经验,为提高驾驶员决策质量,提出一种步态辅助决策方法。建立驾驶员信息处理模型,将地形环境作为决策因素,步态及优先级作为决策结果,利用模糊推理系统进行辅助决策;将坡度、起伏度、粗糙度及障碍高度明确为地形特征量,划分其隶属度并制定模糊规则库;利用半物理仿真操纵平台对比驾驶员在无辅助和有辅助时的决策结果。实验结果表明,辅助决策方法能够辅助驾驶员在地形变化时做出合理决策,提高六足机器人在复杂地形下的稳定性与操纵性。

基于模型预测控制的轮式移动机器人轨迹规划

针对轮式移动机器人(Wheeled Mobile Robot-WMR)自身欠驱动的特点,并考虑到实际工作时的各种约束和限制,提出了一种基于模型预测控制(Model Predictive Control–MPC)的多约束轨迹规划方法。可以对车体自身的运动学约束、物理约束以及避障等约束进行集中有效的处理,可以生成符合车体自身模型特点并满足各种约束的可行轨迹,充分保证了轮式移动机器人自主行驶的可行性,安全性,高效性。仿真结果充分验证了该方法的有效性。

三轴玻璃钢容器缠绕机控制系统设计

目前的玻璃钢容器缠绕机控制系统结构复杂、缠绕形状单一,限制了玻璃钢容器的发展。本文研制了基于工控机和嵌入式运动控制器的三轴缠绕机控制系统,采用电子凸轮的位置跟踪方式实现小车和伸臂跟踪主轴的同步运动控制,分析了组合回转体的缠绕线型,通过建立数学模型,得出缠绕机的运动规律和丝嘴的运动轨迹。实践应用表明,三轴缠绕机控制系统实现了对称容器、非对称容器、管道、承口管道、组合回转体等复杂形状的容器缠绕。

载人六足机器人人机功能分配及操纵系统设计

针对机器人自主控制的现有成果还不能完全适应其恶劣环境的全面要求的问题,开发一套操控功能齐全、实时性以及稳定性良好的人工操控系统便成为现阶段机器人平稳安全完成任务的必要前提。在前期已开发出的六足机器人操纵硬件系统的基础上,提出了一种融合了情景意识原则和人机功能分配原则的操纵模式,建立了多目标模糊决策模型并计算得出最佳的分配方案,最后以贝加莱控制器为核心控制器,设计出一套六足机器人操纵系统,实现了对机器人状态监控的实时性及运动操控的精准性的同时,验证了所提出人机功能分配算法与系统操纵性的良好融合性,为今后设计载人六足机器人的操纵系统提供参考依据。

基于自适应控制的电磁加热系统

针对目前市场上的农用薄膜机组,研制数字化频率跟踪电磁加热系统,改变传统的铸铝片加热方式为电磁感应的内部加热方式,大大地节约了电能,缩短了生产周期。由于加热过程的大时滞、难以建立数学模型等特性造成电磁加热过程机组温度控制困难,提出一种带有可调整参数的自适应控制方法,应用内模原理进行参数整定,克服原自适应算法的不足,并给出了详细的仿真结果。仿真和应用结果表明,该控制方法简单易行,有较好的鲁棒性,适用于控制具有大滞后的系统,能较好地控制加热系统温度,为解决工业生产中的大时滞问题提供了一种有效方法。

人体肌电信号的生理层模型

研究表面肌电信号模型,能够更精确地描述肌肉在活动时所产生的肌电信号的形成过程。因此表面肌电信号模型的建立,可以实现对神经肌肉的控制,以及肌电信号的产生等问题的理解,为其特定参数值的提取,以及信号的实用性和真实性的分析打下了基础。在考虑了影响人体肌电信号主要参数值的特征条件后,通过matlab仿真软件建立一个能够仿真运动单位在不同激励下的表面肌电信号。目前的生理层仿真模型参数不可调,使得模型的精准性较差,而上述的改进和优化实现了参数的可调控性,使得模型更具实用性。

基于双目立体视觉技术的轮式机器人位姿测量方法研究

为规划轮式机器人运动轨迹,需要获得轮式机器人在空间中的位姿,提出一种基于机器视觉软件Halcon9.0测量轮式机器人位姿的方法,利用机器视觉软件实现机器人图像实时采集、摄像机标定、特征点提取、坐标系变换、位姿转换实现机器人位姿的非接触式检测。试验结果表明采用机器视觉方法和采用陀螺仪检测得到的数据变化趋势吻合,验证了该方法可行性和可靠性。每次测量机器人位姿的时间仅需要678.089 ms,对实时测量运动目标位姿的非接触检测有参考价值。

基于MATLAB和ADAMS的肌电假手联合仿真

为了减少假手研制过程中投入的大量成本和费用,充分利用虚拟技术,搭建假手的仿真系统。采用Pro/E虚拟建模软件,搭建具有多自由度的假手样机模型;将其导入到ADAMS中,对假手进行运动学仿真,验证其合理性。通过ADAMS与MATLAB的接口模块ADAMS/Control,利用MATLAB/Simulink模块搭建假手模型的控制系统,将对应的手部动作模式信息转化为假手关节期望角度;将肌电信号采集系统采集的信号,采用基于绝对值均值的阈值决策法进行处理,提取肌电信号的时域特征,送入MATLAB,进行联合仿真。研究结果表明,基于MATLAB和ADAMS的肌电假手的仿真系统实现了对肌电假手的驱动,验证了肌电假手控制方案的可行性。

六边形六足机器人障碍自识别步态规划

六足机器人在控制灵活的同时,也存在步态规划策略制定困难等问题,尤其当其遇到不可逾越的障碍时,这一问题更为严重.针对此问题,提出了一种障碍自识别步态规划策略.此策略以正逆运动学解算为基础并建立D-H坐标系,进而对每条腿进行齐次坐标变换,并根据足末端力反馈来自动识别障碍做出旋转和越障步态规划.通过ADAMS的仿真结果分析,验证了该策略的正确性和普适性.

基于改进型BP神经网络的手部动作识别

对手部动作进行模式识别,首先将采集到的肌电信号进行降噪处理,选择时域分析法中的方差算法对采集信号进行特征提取。将特征信号进行归一化处理,实验发现普通BP神经网络分类器出现学习速率慢,泛化能力较差,不同动作识别准确率差别较大等问题。针对以上问题,提出了一种改进型BP神经网络,将神经网络输入数据进行人工升维处理,并对网络学习速率慢的原因进行理论推导,然后引入交叉熵代价函数并对其进行正则化处理,以提高网络的泛化能力以及网络的识别准确率。实验结果表明,改进型BP神经网络的学习速率、泛化能力以及动作分类的准确率均优于普通网络,识别准确率平均为94.34%。

轮式移动机器人的模糊滑模轨迹跟踪控制

针对存在外部干扰的轮式移动机器人轨迹跟踪控制问题,提出了一种带有模糊快速双幂次趋近律的滑模控制策略,以提高轨迹跟踪控制系统的鲁棒性且削弱系统本身的抖振现象。首先,在双幂次趋近律的基础上加一指数项构成快速双幂次趋近律;然后,采用模糊逻辑设计相关规则,达到合理的动态调节快速双幂次趋近律参数的功能;最后,形成轮式移动机器人模糊滑模轨迹跟踪控制系统。仿真结果表明采用所提出的方法能够使轮式移动机器人在干扰情况下具有良好的运动品质和跟踪效果。

基于相位法在线实时油井含水率仪研究

目前油田中使用的流体取样式电容法产出剖面测井仪不能满足测量高含水油田含水率的高精度和实时在线性测量要求。文中根据油井产出液不同含水率下介电特性不同的这一特性,以油水混合介质作为电磁波的传播载体,通过测量电磁波在不同含水率的油水混合介质传播时产生不同的相位偏系数,研制了以相位法测量油井含水率的新型含水率测量仪。该仪器能够实现井下含水率的实时高精度连续测量,室内试验和先导现场测试证明该方法能够实现油田高含水开发后期油井层段含水率的准确测量,为地质分析提供有效数据支撑。

玻璃钢管体螺纹磨削机器人控制策略研究

针对玻璃钢管体螺纹磨削机器人作业时对力和位置控制的要求,建立了机器人动力学约束模型,通过对磨削力的建模与分析,采用基于自适应算法的阻抗控制方式。该方法基于机器人和工作对象之间相互作用的分析,实时校正力的参考值,保证机械臂末端的实际作用力能够稳定跟踪期望的磨削作用力。这种方法对因外界环境等未知因素而产生的扰动和误差具有良好的鲁棒性,而且计算量小。基于上述方法,建立机械臂系统的动力学控制器。通过磨削仿真证明该方法具有良好的稳定性,能够满足并符合对机器人实时控制的要求。